Знакомство с Wolfram GPT

• Приветствие и представление Wolfram Custom GPT.  

• Примеры использования и ресурсы для инструментов искусственного интеллекта в экосистеме Wolfram.  

• Представление участников: Майкл Тротт и Алан Джойс.  

• Необходимость доступа к ChatGPT Plus для использования Wolfram GPT.  

• Возможность делиться ссылками на Wolfram GPT в чате.  

• Сравнение с предыдущими плагинами для ChatGPT.  

• Wolfram GPT предоставляет доступ к Wolfram Alpha и Wolfram Language.  

• Примеры использования: построение графиков и выполнение вычислений.  

• Возможность уточнения результатов и доработки кода.  

• Сравнение с предыдущими версиями плагинов.  

• Примеры использования Wolfram GPT для выполнения задач.  

• Проблемы с сохранением изображений в ChatGPT.  

• Обсуждение работы больших языковых моделей LLM.  

• Ограничения и возможности LLM.  

• Важность инструментов для улучшения функциональности LLM.  

• Схема взаимодействия пользователя с Wolfram GPT.  

• Возможности Wolfram Alpha и Wolfram Language в облаке.  

• Преимущества использования Wolfram GPT для улучшения результатов.  

• LLM уже обучен и может выполнять задачи, такие как создание бомб и другие плохие вещи.  

• Важно задавать короткие и конкретные вопросы, чтобы получить количественный ответ.  

• Рекомендуется использовать общие приемы подсказок для улучшения взаимодействия с LLM.  

• Качество результата и вероятность правильности пропорциональны количеству шагов, которые делает LLM.  

• Поощряйте LLM делать больше шагов, даже если это займет больше времени.  

• После настройки LLM можно переходить к решению текущей проблемы.  

• LLM может перефразировать результаты Wolfram Alpha для улучшения качества.  

• Процесс может повторяться несколько раз, пока не будет достигнут удовлетворительный результат.  

• LLM может использовать различные методы для решения задач, включая вызов Wolfram Alpha и использование данных из других источников.  

• Обсуждение методов подсказки и инструментов, используемых Wolfram GPT.  

• Wolfram GPT использует API для баз знаний и специализированные API-интерфейсы.  

• Планируется более подробное обсуждение методов подсказки и настройки выходных данных.  

• Wolfram GPT построен на пользовательских API, написанных на языке Wolfram Language.  

• API для LLM разработан для эффективного отображения данных в LLM.  

• Пользовательский интерфейс Wolfram Language API оценивает код и возвращает результаты LLM.  

• ChatGPT допускает типичные ошибки при написании кода на Wolfram Language.  

• Автоматическое исправление ошибок и отправка исправленного кода обратно пользователю.  

• LLM учится на своих ошибках и улучшает свои навыки написания кода.  

• LLM не всегда подчиняется инструкциям, даже если они даны в подсказке.  

• Пример: использование заглавной буквы "E" для электрического поля в Wolfram Language.  

• Это приводит к ошибкам, которые нужно исправлять вручную.  

• LLM не всегда понимает порядок вычислений, что может привести к ошибкам.  

• Пример: попытка построить график функции и её производной.  

• LLM может не оценить аргументы функции построения графика, что вызывает ошибки.  

• LLM иногда использует печать, когда это не нужно, что может привести к неожиданным результатам.  

• Пример: использование print для вывода, который не требуется.  

• Эти ошибки могут быть причиной получения неожиданных результатов.  

• Большие модели, такие как Wolfram GPT, могут быть полезны для выполнения различных задач.  

• Однако, для специфических задач, таких как геообработка, LLM может быть менее эффективным.  

• Wolfram Custom GPT предоставляет инструменты для выполнения таких задач.  

• Wolfram GPT использует API для выполнения специфических задач, таких как поиск объектов и семантическая интерпретация.  

• Это позволяет LLM использовать специализированные инструменты для выполнения задач.  

• Пример: функция отчета о питании, написанная для Wolfram Language.  

• Пользователи могут создавать свои собственные GPT, дополняя существующие функции Wolfram Language.  

• Пример: создание облака слов из текста с помощью облачного API.  

• Это позволяет быстро создавать и развертывать прототипы API для выполнения сложных задач.  

• Обсуждение специализированных функций, которые могут быть написаны LLM.  

• Преимущества предоставления кода для LLM, чтобы они могли выполнять работу надежно.  

• Возможность проверки кода заранее.  

• Обсуждение различных техник подсказок, таких как цепочки мыслей.  

• Проблемы с проверкой результатов LLM через API.  

• Примеры техник подсказок и их влияние на работу LLM.  

• Важность подробного и структурированного приглашения для LLM.  

• Примеры использования тестовых примеров для проверки результатов.  

• Разделение задач на подзадачи и предложение различных подходов.  

• Советы по улучшению написания кода, такие как использование описательных имен переменных.  

• Важность сложности подхода для сложных задач.  

• Влияние мелких деталей, таких как заглавные буквы и эмодзи, на качество кода.  

• Пример задачи с кубическим уравнением и систематическим подходом.  

• Демонстрация шагов и промежуточных результатов.  

• Использование reduce для получения более подробного решения.  

• Вопросы о доступе к открытым данным для LLM.  

• Обсуждение проблем со звуком и их быстрое решение.  

• Начало с самого начала для решения технических проблем.  

• В ChatGPT можно прикреплять файлы и обрабатывать их.  

• В WolframGPT нельзя загружать файлы напрямую, но можно использовать облачные хранилища.  

• WolframGPT поддерживает импорт данных через URL.  

• WolframGPT может анализировать данные, импортированные через URL.  

• Можно запрашивать идеи для анализа данных и создавать визуализации.  

• Важно хранить данные в облачных хранилищах для эффективного анализа.  

• Можно показывать код, который пишет WolframGPT, для настройки параметров.  

• Ошибки в коде можно исправить, показывая их и запрашивая документацию.  

• Полезно использовать служебные API для проверки и исправления кода.  

• Записные книжки доступны после трансляций на YouTube.  

• Можно создавать и делиться полезными API для WolframGPT.  

• API помогают моделям делать вещи проще и эффективнее.  

• Wolfram Notebook с поддержкой ChatGPT доступен в Wolfram Cloud.  

• Введены новые функции и обновления документации.  

• Можно использовать сокращенные обозначения для подсказок и модификаторов.  

• Магистры умеют пользоваться инструментами, созданными пользователями.  

• Новые функции и обновления документации доступны для использования.  

• Примеры использования и обновления инструментов в хранилище.  

• Обсуждение лимитов использования GPT-4.  

• Впечатления от возможностей GPT-4 в анализе кода.  

• Пример с бросанием костей и анализом бесконечного цикла.  

• Проблемы со звуком в аудиозаписи.  

• Вопрос о пользовательских GPT-приложениях с использованием API Wolfram Language.  

• Примеры плагинов и пользовательских GPT-приложений.  

• Компактность кода Wolfram по сравнению с другими языками.  

• Удобство написания и анализа кода в Wolfram.  

• Важность лаконичного кода для понимания ошибок.  

• Вопросы о выразительности Wolfram Language в контексте LLM.  

• Преимущества компактного кода и его интерпретируемость человеком.  

• Возможность создания функций, похожих на естественные языки.  

• Возможность синтеза идей из множества документов.  

• Будущие инструменты для обобщения и представления информации.  

• Вопросы о синтезе информации из разных областей.  

• Ответы на вопросы аудитории.  

• Рекомендации по использованию Wolfram GPT и других инструментов.  

• Призыв к публикации функций в репозитории для помощи сообществу.  

• Благодарности участникам и зрителям.